XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特征分析
美国大脑倡议的特征分析和灵感
摘要摘要基础是物质一元论的观点，本文解释了量子力学如何描述微观世界的客观性。指出，哥本哈根对哲学基本问题的解释所带来的挑战并不是必不可少的，因为它采用了波数据包倒塌假设，这是实施可重复测量的非唯一的。因此，与科学或哲学的角度相关的问题和意识是密不可分的结论并不严格。With regard to Karl Popper's philosophy of "three worlds", our quantum theory of measurement describes how the multiple observers probe into the micro system to obtain the objective knowledge about the microworld with objective quantum measurements, thus gives an ontological interpretation to the objective knowledge world (World 3) of Popper:the material world (World 1) interacts with the materialized carrier of spiritual perception world (World 2), forming the correlations or两个世界之间的纠缠。这些对应于包括主观世界在内的所有精神感知。在这里，可以通过客观量子测量来定义的客观部分构成了微型系统的客观知识世界（世界3）。随着客观知识世界的出现，信息从物质世界流向主观对象。信息流的方向定义了精神感知的物质载体，这与通常的物质世界不同。
中尺度涡旋全生命周期声场特征分析
中尺度涡旋对海洋温度和盐度结构产生重大影响，从而改变生态环境和声传播特性。先前对中尺度涡旋效应下声传播的研究主要集中于碎片化的、快照式的分析。而本研究采用整体的方法，通过整合多源数据来阐明海洋温度和盐度结构，最终影响它们的生态环境和声传播。与现有论文相比，本研究采用了更全面、更连续的方法。通过融合多源数据，本研究引入了一种创新的中尺度涡旋跟踪算法和增强的高斯涡旋模型。利用BELLHOP射线理论模型，本研究研究了西北太平洋一个气旋涡旋和一个表现出完整生命周期的典型反气旋涡旋（CE-AE）对的声场特征。结果表明，中尺度涡旋的整个生命周期对声场环境产生显著的影响。随着CE的增强，汇聚区（CZ）距离减小，CZ宽度扩大，直达波（DW）距离缩短。相反，增强的AE会使CZ距离增加，CZ宽度收缩，DW距离延长。本文定量分析了影响涡旋生命周期的关键因素，结果表明涡旋强度和变形参数都显著影响声传播特性，其中涡旋强度的影响更大。本研究对海面测高数据在水下声学研究中的应用具有重要的贡献，并对典型中尺度涡旋环境中涡旋参数对水下声传播的影响提供了初步认识。此外，这项研究为未来研究海洋系统中涡流动力学和声传播之间的复杂关系奠定了基础。
2023年杭州市甲型H1N1流感病毒流行病学及基因特征分析
结果：共检测呼吸道标本2376份，甲型流感病毒检测阳性680例，其中随机抽取129例甲型流感病毒阳性病例进行分型，分离出112个H1N1亚型和17个H3N2亚型；随机抽取17株甲型流感病毒（H1N1）的HA基因与WHO 2023年推荐的两株疫苗株（A/Wisconsin/67/2022（H1N1）和A/Victoria/4897/2022（H1N1））进行氨基酸同源性比对。 HA基因同源性结果分别为98.24～98.65%和98.41～98.82%，NA基因同源性结果分别为98.79～99.15%和98.94～99.29%。17株菌株HA基因14个氨基酸位点发生改变，部分菌株分别对Sa和Ca抗原决定簇有贡献；17株菌株NA基因13、50、200、339、382和469位点发生突变。测序菌株、疫苗株及2023株国内代表株独立形成一个分支6B.1A.5a.2a。
增材制造中打印质量预测的光谱特征分析：基于声学的方法
摘要：增材制造 (AM) 工艺中的质量预测至关重要，特别是在航空航天、生物医学和汽车等高风险制造业。声学传感器已成为一种有价值的工具，可通过分析特征和提取独特特征来检测打印图案的变化。本研究重点关注熔融沉积成型 (FDM) 3D 打印样品立方体 (10 mm × 10 mm × 5 mm) 的声学数据流的收集、预处理和分析。以 10 秒为间隔提取不同层厚度的时域和频域特征。使用谐波-打击源分离 (HPSS) 方法对音频样本进行预处理，并使用 Librosa 模块对时间和频率特征进行分析。进行了特征重要性分析，并使用八种不同的分类器算法（K最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、决策树（DT）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、极端梯度提升（XGB）和轻梯度提升机（LightGBM））实施机器学习（ML）预测，以基于标记数据集对打印质量进行分类。使用具有不同层厚度的三维打印样品（代表两种打印质量水平）生成音频样本。从这些音频样本中提取的频谱特征作为监督ML算法的输入变量，以预测打印质量。调查显示，频谱平坦度、频谱质心、功率谱密度和RMS能量的平均值是最关键的声学特征。使用包括准确度分数、F-1分数、召回率、精确度和ROC / AUC在内的预测指标来评估模型。极端梯度提升算法脱颖而出，成为最佳模型，预测准确率为 91.3%，准确率为 88.8%，召回率为 92.9%，F-1 得分为 90.8%，AUC 为 96.3%。这项研究为使用熔融沉积模型进行基于声学的 3D 打印部件质量预测和控制奠定了基础，并可扩展到其他增材制造技术。
人工智能在教学医院白内障手术并发症特征分析中的应用
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建模学生数字文本Tetiana Shestakevych的统计特征分析过程
摘要在远程学习过程中生成的学生数字文本的研究是一项紧迫的科学和实用任务，涉及各个领域的专家，即语言学，心理学，计算机科学等。远距离学习管理系统的开发为研究人员和教师提供了简化此类研究的工具。对于相关专业的学生，参与其数字文本的研究允许在不同学科的交集中见证应用研究的多样性。对文本的统计分析与对说话者的心理评估结合使用，确定了找到数字文本相对性能与学生特征之间关系的方法。使用发现的依赖关系作为与学生进行教学工作的拟人化是很权宜的。关键字1统计文本分析，文本挖掘，多学科，应用语言学，主题表现测试，TAT，数字文本
濒危特有婆罗洲水果菠萝蜜 (Artocarpus tamaran Becc) 叶绿体基因组完整特征分析
塔玛拉菠萝蜜（Artocarpus tamaran Becc.）是桑科菠萝蜜属的一种，该属包含 74 种植物（POWO, 2024 ）。该树种树高可达 45 米，树干直径可达 1 米，板根可高达 3 米（Kochummen, 2000 ）。该物种是婆罗洲的特有物种，分布在沙捞越、沙巴、加里曼丹和文莱达鲁萨兰国，具体分布在低地至丘陵混合龙脑香科森林、河边、砂岩、粘土和冲积基质上（POWO, 2024；Jarrett, 1959 ）。它也曾在海拔 20 米至 1800 米的原始或古老的次生林和砍伐林中发现（Jarrett, 1959 ）。根据国际自然保护联盟 (IUCN) 的红色名录分类，Artocarpus tamaran 被列为易危 A2c（根据国际自然保护联盟的红色名录分类）（ IUCN, 2024 ）。该物种因栖息地丧失而濒临灭绝，栖息地已被改造成人工林、砍伐、烧毁和气候影响，例如在沙巴、砂拉越和加里曼丹（ IUCN, 2024 ； POWO, 2024 ）。该物种的树皮可用于生产纤维材料，用于生产布料和帽子（ Kulip, 2003 ； Fern2014 ）、新鲜水果和煮熟或烘烤后的可食用种子（ Lim, 2012 ）。该树干在当地术语中被称为“ terap ”，在建筑方面具有潜在的应用价值（ Kochummen，2000 年）。该树种的木材价格为 22.90 美元/立方米
